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Tratamento de consulta por similaridade em dados incompletos em um SGBD Relacional

Processo: 20/10902-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2022
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Agma Juci Machado Traina
Beneficiário:Lucas Santiago Rodrigues
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico, AP.R
Assunto(s):Dados complexos   Bases de dados   Consultas por similaridade   Resolução de problemas   Sistemas de gerenciamento de base de dados   Banco de dados relacionais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Consultas em dados incompletos | Consultas em dados médicos | Consultas por Similaridade | dados complexos | Interoperabilidade de dados médicos | Tecnicas de acesso a dados em SGBD Relacionais | Bases de dados

Resumo

Os trabalhos que vêm sendo desenvolvidos dentro do projeto temático envolvem tanto aspectos teóricos, com o desenvolvimento de algoritmos e técnicas abordando a resolução de problemas específicos no contexto do projeto global, quanto aspectos práticos que transportam os resultados teóricos em implementações de software na forma de ferramentas prontas para os usuários finais. A maior parte dessas ferramentas incorporam os resultados teóricos de maneira direta, e portanto, seu desenvolvimento requer de seus desenvolvedores conhecimento aprofundado de todos os aspectos envolvidos. Em contraposição a essa maneira de usar os resultados mais conceituais do projeto, os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados são construídos para disponibilizar recursos que agilizam tanto o desenvolvimento de aplicativos quanto a sua execução em operações de acesso aos dados. Para incorporar novos algoritmos e tecnologias em um SGBD, é necessário implementá-los seguindo a regra que sejam genéricos o suficiente para interagir de maneira estável e robusta com os demais recursos de manipulação de dados dos SGBD. O projeto temático tem desenvolvido conceitos e ferramentas envolvendo consultas por similaridade, e tais atividades tem criado conhecimento, experiência e tecnologia suficientes para estender um SGBD de produção para incluir o tratamento de consultas por similaridade como parte dos seus recursos, incluindo o tratamento de registros com dados faltantes.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CAZZOLATO, MIRELA T.; RAMOS, JONATHAN S.; RODRIGUES, LUCAS S.; SCABORA, LUCAS C.; CHINO, DANIEL Y. T.; JORGE, ANA E. S.; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; JR, CAETANO TRAINA; TRAINA, AGMA J. M.. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 134, . (18/24414-2, 16/17078-0, 16/17330-1, 20/07200-9, 20/11258-2, 20/10902-5)
RODRIGUES, LUCAS S.; VESPA, THIAGO G.; ELEUTERIO, IGOR A. R.; OLIVEIRA, WILLIAN D.; TRAINA, AGMA J. M.; TRAINA JR, CAETANO; GROEN, D; DEMULATIER, C; PASZYNSKI, M; KRZHIZHANOVSKAYA, VV; et al. MiDaS: Extract Golden Results from Knowledge Discovery Even over Incomplete Databases. COMPUTATIONAL SCIENCE, ICCS 2022, PT IV, v. N/A, p. 15-pg., . (16/17078-0, 20/10902-5, 20/07200-9)
RODRIGUES, LUCAS SANTIAGO; CAZZOLATO, MIRELA TEIXEIRA; MACHADO TRAINA, AGMA JUCI; TRAINA JR, CAETANO; SATOH, S; ZIMEK, A; BARTOLINI, I; JONSSON, BP; VADICAMO, L; CARRARA, F; et al. Taking Advantage of Highly-Correlated Attributes in Similarity Queries with Missing Values. SIMILARITY SEARCH AND APPLICATIONS, SISAP 2020, v. 12440, p. 9-pg., . (20/07200-9, 18/24414-2, 16/17078-0, 20/10902-5)